В России увеличивается количество детей, страдающих от артериальной гипертензии. С 2020 года число таких пациентов возросло на 17%. Врачи часто подбирают лечение без точных данных: существует пять равнозначных групп препаратов, и результат терапии становится заметен только через 2–3 месяца. Если выбранное средство не подходит, схему меняют, и снова приходится ждать. В это время уровень давления остаётся высоким, что увеличивает риск осложнений.
Анастасия Адамсон, студентка онлайн-магистратуры МФТИ и практикующий врач с девятилетним стажем, в том числе три года в детской кардиологии, решила найти решение этой проблемы.
Она собрала данные 272 пациентов, выделив по 90 признаков для каждого из них, и добавила результаты медицинского контроля через 3–6 месяцев. На основе этих данных была обучена модель машинного обучения, которая учитывает 154 клинико-инструментальных признака, начиная от анамнеза и жалоб, до ЭКГ, Эхо-КГ, суточного мониторинга давления и УЗИ. Наилучший результат продемонстрировал алгоритм Random Forest.
Я наблюдаю рост заболеваемости гипертензией у детей своими глазами. При этом возраст таких пациентов снижается. Если раньше с этой проблемой ко мне приходили с 15 лет, то в последнее время все больше пациентов младше 13. Модель позволила «увидеть» то, что врачи чувствуют, но не могут доказать. Например, связь между лишним весом и эффективностью Лизиноприла. Или то, что дополнительная артерия почки — хотя она считается физиологической нормой — может быть скрытым фактором риска. А ведь даже небольшое повышение точности — на 2–3% — в медицине означает десятки детей, которые получат правильное лечение быстрее
Фото: hi-tech.mail.ru
Материалы проходят проверку с учетом современных клинических рекомендаций, научных данных и практического опыта врачей. Основная задача Медколлегии — обеспечить достоверность, актуальность и понятность медицинской информации для пользователей.